A termelékenységi fordulat motorja a magyar gazdaságban a mesterséges intelligencia és az ezzel párhuzamosan bekövetkező szemléletváltás lesz – írja a McKinsey & Company most megjelent tanulmánya.
Magyarországon a bérek felzárkózása gyorsabban halad, mint a termelékenységé, miközben a foglalkoztatás növelésére építő növekedés nem fenntartható – figyelmeztet a McKinsey & Company frissen megjelent tanulmánya. A McKinsey elemzése szerint a mesterséges intelligencia lehet a kitörési pont, de csak akkor, ha a vállalatok egyszerű technológiai eszköz helyett a működésük újragondolásának motorjaként tekintenek rá.
A magyar reálbérek 2008 óta több mint 50 százalékkal nőttek, miközben a foglalkoztatottság ma már meghaladja a 80 százalékot – derül ki a McKinsey & Company Prompt Magyarország - A mesterséges intelligencia hatása a gazdaság versenyképességére című, júniusban megjelent tanulmányából. A McKinsey elemzői szerint azonban a további bérfelzárkózásunk, és vele a hazai gazdaság eddigi növekedési modellje kemény korlátba ütközik: a magyar vállalatok egységnyi munkaerőköltsége az elmúlt évtizedben jóval gyorsabban emelkedett, mint a termelékenységük. A tanulmány szerint – miután a növekedés extenzív forrásai mára kifulladtak – a magyar gazdaságban termelékenységi fordulatot kell végrehajtani. A váltás legfontosabb eszköze a mesterséges intelligencia – ennek alkalmazhatóságáról, gazdasági szektoronkénti hatásáról szól a részletes, adatokkal sűrűn alátámasztott és vállalatvezetői interjúkat is tartalmazó tanulmány.
A McKinsey Global Institute becslése szerint a magyar gazdaságban az MI-vel elméletileg kiváltható munkafeladatok értéke nagyságrendileg 15 milliárd euróra tehető, ami a magyar GDP 6-7%-ának felel meg, és összemérhető a kormány tárgyalásai nyomán most felhasználhatóvá váló uniós támogatások teljes összegével.
Ahhoz azonban, hogy ez a potenciál megvalósuljon, mind a magán-, mind az állami szektorban szemléletváltásra és a munkafolyamatok újraszervezésére van szükség. A tanulmány rámutat azokra a hiányosságokra, amelyek korlátozzák az MI hatásainak érvényesülését – mint például a gazdasági szerkezet egyenlőtlensége, a gyakran változó szabályozási környezet vagy a szétaprózott fejlesztési források. Felsorolja ugyanakkor a meglévő előnyöket is, mint a digitális infrastruktúra és az e-közigazgatás fejlettsége – ezek alapozhatják meg az MI-re épülő termelékenységi fordulatot. A megvalósítás sikere három alapfeltételen múlik: a munkavállalói kompetenciákon, a működési modellen, valamint az adat- és technológiai alapokon.
Magyarország számára öt olyan stratégiai terület rajzolódik ki, ahol az MI viszonylag gyorsan kézzelfogható termelékenységi hatást hozhat: a kkv-k felzárkóztatásában, az oktatásban és átképzésben, az ágazati MI-bajnokok felépítésében, az államigazgatásban, valamint az egészségügyben.
„A magyar gazdaság lépéselőnybe kerülhet, ha minél hamarabb kihasználja az MI-ben rejlő lehetőségeket” – mondta Havas András, a McKinsey partnere. „Most esély nyílhat olyan képességek megszerzésére is, amelyek korábban – a tőke vagy megfelelő háttérinfrastruktúra hiányában – csak a hagyományosan előnyt élvező, nagy és fejlett gazdaságok számára voltak hozzáférhetők. Az MI kitörési pont lehet Magyarország és a régió számára, ugyanakkor ennek feltételeit nem annyira magában a technológiában kell keresni, mint inkább az alkalmazás átgondoltságában és kifinomultságában.”
„Az MI a gazdaság minden szegmensét érinti, és átalakítja a munka természetét, ezért állítjuk azt, hogy átfogó modellváltásra van szükség” – mondja Matécsa Márta, a McKinsey partnere. „Épp a sokszínű felhasználási módjai, a könnyű hozzáférhetősége és költséghatékonysága miatt, az MI felébresztheti a kkv-kban szunnyadó innovációs potenciált, ami fontos motorja lehet a jövő gazdasági növekedésének.”
A McKinsey tanulmánya egyértelmű kitörési pontként azonosítja az MI-t, azonban azt is kiemeli, hogy önmagában nem oldja meg Magyarország termelékenységi problémáit. Lényeges, hogy az emberek, az állam és a vállalatok az átalakítás motorjaként használják a mesterséges intelligenciát.
